IoTとAIの違いとは？関係性をわかりやすく解説！【2024年最新版】

日常生活に身近なスマートデバイスや家電などにも導入され、幅広く浸透してきているIoTやAI。企業の生産工程や商品などに取り入れられるケースも多く、非常に高い注目を浴びている技術です。そこで今回は、IoTとAIそれぞれの特徴や違い、仕組みとしての関係性を詳しく解説していきます。

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IoTとは「Internet of Things」の各単語の頭文字を取った言葉で、モノとインターネットを連携させることにより、高度な機能性を持たせる仕組みを指します。特に近年は数多くの家電などにも活用されており、日常の幅広いシーンでもよく見かけるほど、身近になってきている技術です。

例えば古くから使われている代表例としては、パソコンや監視カメラなど。いずれも筐体やカメラなどの本体そのものがインターネットにつながっていることで、さまざまな機能が実装されています。例えばパソコンならメールの送受信ができる、監視カメラならリモートでモニタリングできるなど。インターネットによって、電子機器の遠隔操作や自動化などを実現しているのがIoTです。

IoTによって実現する機能性としては、大きく分けて次のようなものがあります。

・リモート操作
遠く離れた場所からでも、モノの動きを制御したり確認したりなど、遠隔によるコントロールが可能です。例えば外出先から、自宅の家電の電源の切り替えをするといった操作もできます。

・データの通信や蓄積
データの送受信・記録をすることで、1つのモノに連動して別のモノが自動的に作動したり、電子機器や端末が読み込んだ情報の利活用をしたりなどの機能を実装できます。

・自動検知や予測
モノに搭載されたセンサーで外部の動作を検知することにより、例えば周辺環境の変化や危険を予測して知らせるなどの自動化もできます。

ここまでに見てきたように、IoTによって幅広いシーンの利便性が飛躍的に向上しますが、以下のようにメリットもあれば注意したいデメリットも存在します。

今までに出てきたように、IoTを導入することで、より柔軟にモノをコントロールしたり自動化できたりするのが大きなメリットです。実際にIoTは日常生活でも幅広く取り入れられ、家電なども直接触れずに操作できる・そもそも無人でモノが動作するといった利便性も実現しています。

またIoTによる高性能を活用すれば、例えば道路の交通状況やインフラの老朽レベルを予測する・健康状態をリアルタイムに通知するなど、さまざまな事故や危険の防止策も可能。ただ便利になるだけでなく、安全な生活を守るのにもIoTが有効です。

IoTの核となっているのは、インターネットです。もしインターネットに不具合が起きてしまったら、IoTが取り入れられているモノ本体や仕組みが使えなくなってしまうデメリットがあります。

例えば、通信障害が起きる・操作する端末が電波の届かない場所にある・混線して通信が遅延しているなど。インターネットにうまく接続できないことで、正常に作動できなくなる可能性があります。さらにインターネットを通じて、第三者から情報を盗まれたり不正アクセスされたりなど、サイバー攻撃を受ける危険性も。IoTを活用するためには、より万全の通信環境やセキュリティが欠かせません。

AIとは人工知能とも呼ばれる技術で、元々は「Artificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス）」という言葉に由来しています。その名のとおり、人間の脳内処理を模した仕組みを指し、頭脳の動きをシステム化した高度な技術です。

大まかな概念として、さまざまなモノが人間の知的行動を代用できるのがAIですが、厳密には明確な定義はないのが現状。あらゆる研究者によって幅広く解釈されており、今後どう利用されていくのか、時代の流れとともにどんどん変わっていく見込みです。それほど非常にポテンシャルが高く、より数多くのシーンで取り入れられていくことが予想されます。

AIは主に仕組みや用途の違いにより、大まかには次のような種類分けができます。

＜仕組み＞
・機械学習
さまざまな学習データをもとに、最適な処理方法を分析して自動的に導き出す技術を指します。すべてのAIは、この機械学習を基本としています。

・ディープラーニング
機械学習の中でも、より人間の神経回路に近い学習ができる技術を指します。例えば法則性のない処理にも対応できるのが、ディープラーニング型のAIです。

＜用途＞
・特化型
現在のスタンダードなタイプのAIで、決まったタスクを自動的に処理できるものです。例えば聞き取った音をテキストに起こす音声認識などが特化型に該当します。

・汎用型
人間の知的行動をそのまま再現するタイプのAIで、人間の頭脳を持つロボットのようなイメージです。今のところはまだ実現されていません。

AIには大きく分けると、以下のような機能性が備わっています。

・物事を認識する
例えばカメラやレコーダーなら、画像や音をデータとして記録することが可能です。そこからさらにAIが加わることで、画像に何が映っているのか判断する・音声の内容を理解する、といった処理ができます。

・データを解析して予測する
さまざまなデータをもとに、次の動きを予想したり、事象の傾向を判断して最適解を見つけ出したりなどの意思決定ができます。

・自動的に実行する
物事の認識や予測をした結果をもとに、機械などが自立的に作動する・状況に適応した操作をする、といった実際の行為にも連携できます。

AIは、今後さらに活用の場が広がっていくと予想される高度な技術ですが、IoTと同様にメリットもデメリットもあります。

AIの大きなメリットは、データを調べて物事を判断し、実行に移すプロセスがすべて自動化できる部分にあります。人間の手を離れて処理できる工程が増えるため、AIは幅広いビジネスシーンでもさまざまな効果をもたらすでしょう。

例えば、オンラインショップにAIの仕組みを取り入れた場合。消費者ごとの需要の分析から商品の提案まで、いわば一連の営業行為をAIに置き換えられます。あらゆる業務をAIに任せることで、人員の補てん・作業品質の一定化・ミスや事故の防止など、うまく活用できれば大幅な業績アップにつながる可能性もあります。

前述のようにAIに作業を任せることで、業務効率は非常に高くなる利点があります。しかし一方で、AIに依存した状態になるリスクも考えられるのがデメリットです。

もし特定の処理を担っているAIシステムに不具合が生じてしまえば、そこで業務が滞ってしまうケースも。なおかつ同じ処理に対応できる人材がいない場合には、社内の生産活動がストップしてしまう可能性もあり得ます。またAIで代用していることで、社内にノウハウが蓄積されない・作業の過程が分からないといった課題も。さらにAIでもデータを取り扱うため、サイバー攻撃から大きな問題に発展する危険も想定されます。

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IoTもAIも、さまざまな自動化が実現できる部分では似たように思えるかもしれません。しかし前述にもあるように、IoTはモノに伴う仕組みで、AIは独立した情報処理技術です。簡単にいえば、目に見えるシステムかどうかが大きな違いになります。

IoTは、モノにインターネットを関連づけることで、何かしらプログラムを読み込んで作動する有形のシステムです。一方でAIは機械学習ができるプログラムそのものであり、モノを必要としない無形のシステムといえます。必ずモノに関係するシステムなのがIoTで、モノがあってもなくても成立するのがAIという差があります。

IoTにはデータを集めて蓄積する、AIには情報を的確に処理するというそれぞれの機能があります。こうした点からも分かるように、IoTとAIはお互いを相互補完する関係にあるといえるでしょう。

例えば、自動で動く掃除ロボットで考えた場合。まずは本体が移動する場所の周辺環境のデータを検知して収集をする、IoTの仕組みが必要です。さらに家具や壁などの物体情報を認識し、自動的に避ける動作へと実行させる技術としてAIが使われます。こうしてIoTとAIを組み合わせることで、自動ロボットのように、モノ本体が自立的に情報を処理して動作するシステムが実現できます。

IoTとAIを相互補完してビジネスシーンに取り入れていけば、社内のDXも大幅に進むことが考えられます。ではいくつかの業界別に、IoTとAIのどう役立つのか、それぞれの活用事例を見ていきましょう。

製造業界では、IoTとAIを生産ラインに導入することで、現場や製品などの管理を自動化できる効果が見込めます。例えば、生産設備の異常を検知して故障箇所を発見する・工場の出入り時の顔認証でセキュリティを確保するなど。製造業界では、主に監視と識別の自動機能として、IoTとAIを活用する例が見られます。

また製品検査においても、画像・形状・質量などを認識して、不良品を除去するといったロボット化も可能。特に危険物や衛生品の取り扱いなどにも、人間の手を介さないIoTとAIが利用できます。

自動車業界では、先ほどの製造業界でも出てきた生産管理に加えて、製造する商品にもIoTとAIが活用されています。特に代表的なのは、やはり車の自動運転機能です。

自動運転では、周囲の交通状況・車間距離・周りの人間や物体などを検知し、操作をコントロールする技術としてIoTやAIが取り入れられています。そのほかにも危険な運転を検出してアラートを出すなど、道路の安全確保といった、幅広い目的に対してIoTやAIが役立ちます。

農業では、主に農場の状況を自動的に感知し、栽培作業を調整する仕組みとしてIoTやAIが活用できます。例えば気象・土壌・農作物の変化を認識するセンサーや空撮カメラなどを設置し、農業用の機械と連携させることで、作業を効率化できる効果が見込めるでしょう。特に農業は現場仕事のイメージが強いかもしませんが、IoTとAIを導入することで、リモート操作やロボット化ができる可能性があります。

流通業でも製造業と同様に、商品の入出荷時の数量検品などにIoTとAIの技術が導入できます。正しく商品が用意されているかどうか、バーコードスキャナーなどを使って自動的に検知するといった活用方法が考えられるでしょう。また商品のピッキングや保管においても、電子タグや搬送ロボットなどによるIoTとAIの作業システムを確立すれば、大幅な業務効率の向上が図れる可能性もあります。

医療や介護などのヘルスケア業界でも、健康状態や緊急事態の自動検知といった、IoT・AIの活用方法が考えられます。例えば患者のバイタルや病状の変化などのデータを取得し、遠隔で常時モニタリングしたりアラートを受けたりすることで、より迅速かつ的確な対処につながります。そのほかにも健康増進に向けて、1日の運動量を自動で記録する・状況に応じて運動のアドバイスを通知するなど、さまざまな場面に取り入れられます。

IoTとAIのどちらにしても、前述で触れたように少なからずデメリットはあります。特に双方ともにデータやインターネットと密接に関係している仕組みだからこそ、IoTやAIを導入する際にはセキュリティやリスクヘッジの強化は欠かせないでしょう。機密情報の漏えいや自動操作による事故など、あらかじめ考えられる問題に備えておくことが重要です。

またIoTやAIを新たに取り入れるには、どうしても高額なコストが必要になります。とはいえ実際に現場で活用してみると、うまく費用対効果が出ないケースも珍しくありません。いずれも高度な技術ではあるものの、使い方次第では投資に見合わない結果になる可能性も。なおかつIoTやAIを有効なものにしていくためには、データ分析の結果を利活用し、事業に役立つよう適切に運用していくための人材も不可欠です。

つづいては、システム開発を外注した際にかかる費用相場をご紹介します。

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IoTやAIは、いずれもデータをもとに電子機器や機械などの操作や制御ができる技術です。双方が組み合わさることで、データの収集と自動処理の機能が連携し、モノがロボットのように作動するなど、人間を介さずに機能する仕組みを構築できます。

ただし高度な技術である分、導入するのは非常に難易度が高いのも事実です。そこでPRONIアイミツでは、IoTとAIに強いシステム開発会社とのマッチングをサポート。実力のある専門会社への外注をお考えなら、ぜひ一度お問い合わせください。

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